S T A R T U P P A N E L
Панель запуска
При запуске модуля дискриминантного анализа открывается окно пошагового анализа дискриминантных функций. В этом окне можно определить переменные для анализа и тип отсутствующих данных (см. ниже).
Окно пошагового анализадискриминантных функций:
Кнопка Variables: При выборе этой опции появится стандартное окно выбора.
STATISTICA ожидает
(1), что Вы зададите переменную, содержащую значения, по которым будет проводиться классификация,
(2), что Вы зададите список независимых переменных, которые будут использоваться в анализе дискриминантных функций. Следует обратить внимание, что этот список впоследствии можно изменить. Следовательно, задавать нужно все переменные, которые потом могут использоваться.
Кнопка Сodes for Grouping Variable: При выборе этой опции появится стандартное окно, в котором Вы можете задать ккоды, используемые в файле данных для определения принадлежности выборки некоторой группе.
Missing Data: Дискриминантный анализ позволяет пользователю игнорировать выборки с отсутствующими данными относительно любой переменной (casewise deleted) или заменить отсутствующие данными полными средними для соответствующих переменных (substituted by means). Это блок позволяет пользоваетелю выбрать один из методов при отсутствии данных.
Speciffying the analysis
Определение анализа.
Диалог в Definition Model позволяет задать тип анализа и другие опции.
Диалог в Definition Model :
Кнопка Variables: В этой опции пользователь может выбрать переменные, которые появляются на панели запуска, для анализа. После нажатия на эту кнопку появится стандартное окно диалога выбора.
Метод (Method): В этом блоке необходимо выбрать один из трех методов: стандартный, вперед пошаговый и назад пошаговый.
Стандартный метод: Все выбранные переменные одновременно вводятся в модель.
Вперед пошаговый метод: STATISTICA последовательно заносит переменные в модель; при каждом шаге переменная с самым большим значением F-включения включается в модель. Метод завершается, когда введены все переменные, значения F-включения которых больше заданного (см. ниже).
Назад пошаговый метод: STATISTICA сначала заносит все выбранные переменные в модель, а затем удаляет переменные одну за другой; при каждом шаге из модели удаляется переменная с самым маленьким F-исключения . Метод завершается, когда все переменные в модели имеют значение F-исключения больше заданного (см. ниже).
Значение допуска: Значение допускка какой-либо переменной вычисляется как 1-R квадрат этой переменной со всеми другими переменными в модели. Таким образом, если переменная имеет значение допуска меньшее, чем 0.01, то эта переменная более на 99% избыточна с другими переменными в модели. Если STATISTICA обнаруживает переменную со значением допуска меньше, чем введенное в этой опции, то выдается сообщение об ошибке. Не рекомендуется устанавливать это значение намного меньше заданного. Включение высоко избытчных переменных в анализ может привести к ошибкам округления в инверсии матриц или каноническом анализе, из-за плохой обусловленности матриц.
Пошаговый дискриминантный анализ: Этот набор опций доступен, только если выбран один из двух пошаговых методов, изложенных выше.
F-включения / исключения: В пошаговом дискриминантном анализе переменные будут включены в модель, если их соответствующее значение F-включения больше, чем определенное в этой опции; и переменные будут удалены из модели, если их соответствующее значение F-исключения меньше, чем определенное в этой опции. Обратите внимание, что значение F-включения должно быть всегда больше значения F-исключения. Если в прямом пошаговом анализе Вы хотите ввести все переменные в модель, то установите значение F-включения очень маленьким (например, 0.0001), а F-исключения равным 0. Если в обратном пошаговом анализе Вы хотите удалять все переменные из модели, то установите значение F-включения очень большим (например, 9999.), а F-исключения незначительно меньшее значение (например, 9998.).
Число шагов: число, заданное в этой опции, определяет максимальное число шагов, которое будет выполнено. Обратите внимание, что эта опция имеет более высокий приоритет, чем значение F-включения исключения, то есть метод завершится после того, как достигнет максимального числа шагов, независимо от того, остались еще переменые или нет для включения или в исключение из модели, основанной на их значении F.
Отображение результатов: Если в этом блоке установлена опция Summery only, то STATISTICA выполнит все шаги пошагового анализа, и только после последнего шага отобразит результаты. Опция Summery of stepwise analysis будет отображать на каждом шаге анализа соответствующий F-включения / исключения, уровень, число переменных в модели, полную Wilks' лямбду со свзанным значением F и уровень значимости. Если в этом блоке установлена опция at each step, то STATISTICA будет отображать на каждом шаге (начиная с шага 0) полный диалог результатов.
Кнопка Rewiew Correlation Matrix/Means/SD: Эта опция позволяет пользователю просмотреть значения средних, стандартных отклонений и корреляций для всех переменных. Значения средних и стандартных отклонений могут быть рассмотрены для объединения всех групп или для каждой группы в отдельности; корреляции могут быть вычислены по группам или с помощью объединенных внутригрупповых корреляций. Гистограммы распределений частоты переменных могут также быть произведены для объединения всех групп или для каждой группы; scatterpots может быть применен для полных корреляций (по группам), а также для объединенных внутригрупповых корреляций.
DESCRIPTIVE STATS & GRAPHS
Описательная статистика и графы.
При нажатии на кнопку Rewiew Correlation Matrix/Means/Sd в диалоге Model Definition откроется окно описательной Статистики.